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  • [第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
    5.0
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13~16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』の翻訳書です。◎微積分/線形代数、Python の文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。[原著の第1版]●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。●ACM(米国計算機学会)の「21st Annual list of Notable Books and Articles(2016)」にランクイン。[日本語の第1版]●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。
  • Pythonトリック
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    Pythonプログラマなら身につけたい玄人技 本書は、Dan Bader, "Python Tricks The Book: A Buffet of Awesome Python Features"dbader.org,の翻訳書です。 【本書の内容】あらゆる場面で活躍するプログラミング言語、Python。本書はそんなPythonをマスターし、日々のプログラミングに活用したい熱心な方々のための1冊です。 入門書を一通り終えた駆け出しプログラマには、Pythonの機能や特徴をより深く、また他言語から新たにPython習得を目論むベテランには、コードの書き方の差異を、リスト内包や文字列フォーマットなど、さまざまなサンプルを元に教授してくれます。 著者のDan Baderは、Twitterでのアウトプットに端を発する、いわゆるTips紹介の延長線上で、この本を執筆しました。そのため、各種Tipsに対するさまざまなフィードバックと、よりよく伝えるためのアイデアが盛り込まれ、結果、Pythonをより深く知り、より良いコードを書くための知識が集積された書籍となりました。 つまり本書は、もっとすごいPython開発者になりたいあなたを、強力にサポートする1冊です。 【本書のポイント】・短いサンプルでPythonの一番すばらしい点を学べる・Pythonならではの、すばらしい機能をビュッフェ形式で学べる・Pythonプログラミングへの理解促進 【読者が得られること】・よりよいPythonプログラマとしての知見・効率的で実践的なPythonプログラミング・コードをよりパイソニックなものにするためのノウハウ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • Amazon Web Servicesインフラサービス活用大全 システム構築/自動化、データストア、高信頼化
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    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AWSインフラ構築/管理の基礎と手法を網羅。アカウント作成から、システム規模の自動化(自動スケーリング)までカバーした格別の一冊! 無料枠での利用についても適宜示しています。多くの章で共通するテーマの1つが「自動化」。本書の内容を試せば、AWS CloudFormationを使いこなせるようになるでしょう―Part 1では、活用事例や長所、料金などを紹介した後、基本サンプルとしてWordPressシステムの構築法を示します。Part 2では、インフラ構築/管理の基礎事項を中心に説明。Part 3では、データを格納する6種類の方法を具体的に見ていきます。Part 4では、動的スケーリングが可能で、高可用性そして耐障害性を持つインフラアーキテクチャを重点的に見ていきます―[サーバー&ネットワーク]自動デプロイ、セキュリティ、サーバーレス開発…[データストア]オブジェクト、リレーショナル、共有、キャッシュ、NoSQL…[高信頼化]高可用性、耐障害性、オートスケーリング…AWSには、さまざまなメリット―最新機能の活用、自動化、スケーラビリティ、信頼性、より短期間での環境構築など―があります。本書の内容を把握すれば、こうしたメリットを享受できる準備が整うはずです。※本書は『Amazon Web Services in Action, Second Edition』の翻訳書です。掲載した画面や手順は、2019年8月上旬に確認したものを掲載していますが、今後変更される可能性があります。
  • R&JavaScriptによるデータ解析と視覚化テクニック
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    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 データを可視化するための必要最低限をポイントを絞って伝授 “ビッグデータ”の名のもとに膨大なデータを収集しても、的確な分析手法を使用して整理し表示されない限り、宝の持ち腐れです。本書では、統計には欠かせないR言語を使ってデータを整理し、JavaScriptを使ってWebアプリケーション上で可視化する手法を説明します。すでにJavaScriptを習得しているけれどR言語ははじめて、という方を対象にしています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • Rによる機械学習[第3版]
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    絶え間なく更新されるベストプラクティスが 「ベスト」であり続けるための基礎技術のすべて 【本書の内容】 本書は Brett Lantz, "Machine Learning with R - Third Edition", Packt Publishing, 2019 の邦訳版です。 本書は「機械学習」で語られることの多い手法(最近傍法や回帰法、ナイーブベイズ や決定木を使った分類法)を網羅し、それぞれの意味や成立条件を解説します。 といっても、ゴリゴリの数式だけを使うわけではなく、既存のデータを使用し、 それら手法によって解析した結果、どのようなグラフが表示されるか、を 手取り足取りで解説してくれます。 ですから、機械学習を構成するさまざまな手法を、実際に使えるレベルで理解できる ようになります。 そのため、自身が関わるプロジェクトにおいて、どの手法がベストプラクティスと なるのか、無意味な分析・解析を避ける勘所がわかるようになるでしょう。 「機械学習」を学んだものの「もやもや」に付きまとわれているエンジニアに よく効く一冊です。 【本書のポイント】 ・「機械学習」と呼ばれる手法を網羅 ・手法を構成する手続きやその前準備を微細に解説 ・各手法のメリットとデメリットも紹介 ・実際に手を動かすことで各種手法を正しく利用できるようになる 【読者が得られること】 ・機械学習とその派生手法のモデルを頭の中に構築できる ・機械学習を成立させるさまざまな手法に精通できる ・プロジェクトで真に必要な手法がわかる ・(ついでに)R言語(4.x系)も習得できる ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • インサイドWindows 第6版 上
    -
    10年間も読み継がれたWindows開発者・管理者必携の名著が最新版になりました! 本書は“Windows Internals, Sixth Edition, Part 1”の日本語版で、Windows 7と Windows Server 2008 R2に対応し、Windowsの内部構造や仕組みを、ツールを使って検証しながら深く掘り下げて解説しています。 上巻はWindowsの基本概念と本書で使用するツールの紹介から始まり、システムアーキテクチャと管理機構、プロセス/スレッド/ジョブの仕組み、セキュリティ機構と ネットワーキング構造を解説。日本語版では動作確認を、Windows 7とWindows 8 Release Previewの両方で行いました。
  • Web APIの設計
    4.5
    さまざまなWebを構成する重要な要素「API」 使いやすく拡張性に富み、堅牢なAPIの設計指南書 【本書の内容】 本書は Arnaud Lauret, “The Design of Web APIs“, Manning Publications, 2019 の邦訳版です。 SNSはもちろん動画システムや決済システムなど、いまやAPI(アプリケーション・プログラミング・インターフェイス)を使用しないWeb上のシステムはありません。 データを簡便にリクエストでき、使いやすいデータを返す。そういうAPIが求められています。 とはいえ、データをリクエストしてくるのは一か所ではありません。カスタマーがいてコンシューマーがいてデベロッパーがいて、そしてそれぞれがそれぞれの都合に合わせた使えるデータを要求してきます。 本書は、著者Arnaud Lauretの長年のAPI設計経験を利用し、 要件を収集する方法、ビジネス目標と技術目標のバランスを取る方法、 および消費者第一の考え方を採用する方法について、仔細に検討し、 より使いやすく可用性に富み、拡張性と堅牢性をもつAPI構築への道を詳解してくれます。 【本書のポイント】 ・使うだけではなく使えるAPIを理解できる ・API設計の勘所がつかめるようになる ・実世界におけるユーザー指向APIを学べる ・手書き風の概念図がかわいい 【読者が得られること】 ・APIの成り立ち ・使いやすいAPIの作り方 ・可用性・発展性のあるAPIの設計方法 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • Effective SQL
    4.0
    どれだけクライアント側のUXが変わっても、アルゴリズムが変更されても、変わらないのがリレーショナルデータベースの世界。それだけに経験値とベンダーごとに微妙に異なる方言を操るための“鍛錬”は必須の世界といえます。 しかし“鍛錬”は、それこそ思考し手を動かさなければ鍛錬とは言えません。 そこで本書では、単なる教科書的なSQL文の組み立て(鍛錬の方法)を超えて、さまざまなケースにマッチした最適なSQLを自然に記述できるようになるための知見と勘所を、具体的なテーブルやDB構成とともに解説します。 そのためSQL方言は極力排し、標準SQLで解説を行い、各サンプルの方言版はGitHubで公開するという方法を取っています。 つまり、 ・解くべき問題を明確にし、 ・次にその解決方法を整理し、 ・考え方を標準的なやり方で提示し、 ・必要であれば方言でも参照できる、 というスタイルです。 SQLの現場ですぐに使える……、というのは大袈裟ですが、必ず解決策にたどり着けるヒントや知見にあふれた、全61のTips集です。 [目次] 第1章 データモデル設計 第2章 生産性とインデックス設計 第3章 設計の変更ができないときの対処法 第4章 フィルタリングと検索 第5章 アグリゲーション 第6章 サブクエリ 第7章 メタデータの取得と分析 第8章 直積問題 第9章 タリーテーブル(複雑なSQLのために) 第10章 階層的なデータ構造 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • AIアルゴリズムマーケティング 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ
    5.0
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著! 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3~6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。(本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています)。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」(Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex)。
  • 関数型リアクティブプログラミング
    -
    そのプログラムが「何を行うか」ではなく、「何であるか」を考える! プログラムは現状、「処理の順番」が非常に重要です。 もし順番を気にしなくて済むのであれば、コーディングの量は 圧倒的に減るでしょう。「どのように処理するか」ではなく 「何をするものか」に注力できるからです。 具体的にいえば、発生したイベントを、他の処理に影響をおよぼさずに、 処理するための方策を細々と記述するのではなく、ユーザーが 必要としている情報・結果を返す仕組みに注力できるようになるのです。 その枠組を、リアクティブプログラミングと関数型プログラミングの いいとこ取りで構築し直したのが「関数型リアクティブプログラミング」です。 本書は宣言型のプログラミングで潜在的な副作用にビクビクしながら (あるいは副作用に悩まされつつ)コーディングを行うことに 疲労感を覚えたら、発想を一新して、いまのプログラミングスキルを 十二分に発揮しつつ、ストレスの少ないパラダイムへと移行してみる、 その一助となる一冊です。 この書籍で、当たり前のように使っていた脳の一部をリファクタリングして、 より風通しの良いプログラミングスタイルを手に入れてください。 [著者紹介] ニュージーランドの北パーマーストン在住。イベント駆動形の 商用プログラミングを多数手がけ、2007年頃にファンクショナル プログラミングに取り組み、オープンソースソースのFRPシステムである Sodiumをリリースしました。趣味は碁。 ニュージーランドのオークランド在住。ここ5年間は、Javaベースの コンフィグレーションGUIをFRPベースのフレームワークに リファクタリングするために費やすなど、Sodiumプロジェクトの 貢献者です。自転車に乗るのが趣味。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • CUDA C プロフェッショナル プログラミング
    -
    ディープラーニングや機械学習などAIの処理高速化に最適! CUDA C プログラミングを本格的に学ぶ。 グローバルメモリ、シェアードメモリ、ストリームなどを徹底活用。 CUDA Cプログラミングを本格的に理解して、プログラムの高速化を図るための技術解説書。本書では、CUDAプログラミングモデルから始め、カーネルレベルやグリッドレベルの並列化手法を解説。グローバルメモリ、シェアードメモリ、ストリームなどを徹底活用する方法を紹介します。さらに、GPUスループットの計測、CUDAアプリケーションへの効率的な移植、マルチGPUプログラミングについても説明。 ◎本書は『Professional CUDA C Programming』の翻訳書です。 【本書の構成】 第1章 CUDAによるヘテロジニアス並列コンピューティング 第2章 CUDAプログラミングモデル 第3章 CUDAの実行モデル 第4章 グローバルメモリ 第5章 シェアードメモリとコンスタントメモリ 第6章 ストリームと並列処理 第7章 命令レベルのプリミティブの調整 第8章 CUDAのGPUアクセラレーションライブラリとOpenACC 第9章 マルチGPUプログラミング 第10章 実装上の注意点
  • サイバーセキュリティ レッドチーム実践ガイド
    4.0
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 サイバー攻撃を理解し、最高のセキュリティチームを作り上げよう! “セキュリティの脆弱性”を実践形式で暴き出す「レッドチーム」の手法や考え方を紹介。 ―あなたたちが雇われている重工業メーカーに、Cyber Space Kittens(CSK)という宇宙関連の部署が新たに誕生しました。激化する宇宙開発競争のため、この部署のセキュリティは万全に、そして情報漏洩を検知して阻止する能力があることを示さなければなりません。 本書は『The Hacker Playbook 3』の日本語版で、『The Hacker Playbook 2(日本語版「サイバーセキュリティテスト完全ガイド Kali Linux によるペネトレーションテスト」)の続編です。この本のテーマでもある「レッドチーム」のミッションは、組織の外部と内部の脆弱性をすべて洗い出すこと。そして、防御側が攻撃側を検知したり阻止したりできるかどうかを確認することです。 レッドチームではシステムへの侵入だけでなく世の中で行われている攻撃を再現し、企業や組織がそれらの攻撃に適切に対応できるかの評価まで行います。ペネトレーションテストよりテストするスコープが広く、幅広いジャンルで、リアリティある攻撃者目線のテクニックを本書で紹介しています。 「彼を知り己を知れば百戦殆うからず」防御側であるブルーチームも攻撃者の手口を知ることで多くの攻撃に対応することができるでしょう。 本書で多くの方がレッドチームという考え方を知り、各組織のセキュリティレベル向上につながれば幸いです。
  • C++プライマー 第5版
    -
    ・1989年に刊行されて以来、C++の進化に合わせて着実に版を重ね、ついに1000ページを超えるボリュームとなったC++プログラミング書の決定版。 ・「プライマー(入門)」とはいうものの、すでにC++でプログラムを書いている中級者以上にの開発者にとっても読み応えは十分です。 ・イチからC++を学びたい人にも、より効果的なプログラミングを行いたい人にも、ちょっとあやふや知識をきっちり補強したい人にも最適です。 ・至高のC++プログラマとして活躍している、あの人もこの人も、本書を通過して育っていったと言える1冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • 実践TLA+
    -
    設計だってテストしたい! 【本書の内容】 本書は Hillel Wayne, “Practical TLA+”, Apress, 2018 の邦訳版です。 複雑精緻なシステムを構築する際に、設計そのもの、仕様そのものにバグがないかをテストできたら、もう少し幸せな開発人生を送れそうな気がします。 本書は送金システムの小規模な仕様からTLA+を使ってヤバいバグを発見するところから始まります。この小さなサンプルをもとに、より良いアプリケーションの設計・テスト・構築に、どのようにTLA+を使えばよいかを理解し、実際のプロジェクトに援用できるよう、TLA+の演算子、論理、関数、PlusCal、モデル、および同時実行の基礎を学びます。 設計図の整理の仕方、分散システムや最終的な整合性の指定の仕方を学んだら、アルゴリズムのパフォーマンスやデータ構造、ビジネスコードやMapReduceなど、さまざまな実用的な問題にTLA+を適用し、ケーススタディのアプリケーションを使って実践します。 TLA+の生みの親であるLeslie Lamportも、理論的背景を脚注で解説するなど、最先端のシステム開発テクノロジーのコアに触れることのできる1冊です。 【本書のポイント】 ・TLA+の言語仕様を手を動かしながら学べる ・小さなサンプルから並行処理や分散システムまでTLA+を適用できるようになる ・短時間で読み終わるものの滋養は豊富 【読者が得られること】 ・TLA+が理解できる ・TLA+を使ったシステム開発に乗り出せる ・上流からテスト駆動ができる 【対象読者】 ・アーキテクト ・デベロッパー ・エンジニア ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • Swiftデザインパターン
    -
    本書は『オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターン』が提示した23のパターンに、MVCパターンを加えた全24種のパターンを、Appleがリリースした新言語「Swift」を使って例示した1冊です。デザインパターンの、実開発環境における効率性や有効性だけではなく、陥りやすいワナやハマりやすいポイントなども併せて解説し、単なる開発テンプレート集に終わらず、熟読すれば自身のスキルをバージョンアップしてくれる書籍となるでしょう。※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】
  • その数式、プログラムできますか?
    -
    モダンなプログラミングには欠かせない「ジェネリックプログラミング」。 本書は、その考えかたの始源である数学から説き起こし、プログラムへと落としこんでゆく過程を詳解する。 数学とプログラミングが地続きであることを実感できる1冊。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • TypeScript実践プログラミング
    5.0
    いまやスタンダードな開発言語として、ごく普通のプログラミングからAngularやjQuery、Knockoutといったライブラリでも、縦横無尽に使われているJavaScript。けれども少し大きなアプリケーションをつくろうとすると、そのスケーラビリティのなさがアダとなって、JavaやC#といったモダンなオブジェクト指向言語の開発者にとってはフラストレーションのたまる言語です。 TypeScriptはマイクロソフトが生み出したオープンソースの言語です。これは、柔軟性に富んだJavaScriptの良さとパワフルな言語特性を拡張し、実行環境やブラウザを限定することなく使える動的言語なのです。 本書はJavaScriptだけでは解決しにくい問題(スケーラビリティ、より一般的なオブジェクト指向性、そして型指向の導入によるメンテナンス)を、労力をかけずにクリアしなければならない“現場の開発者”に、有効な策を伝授する一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】
  • [第2版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
    5.0
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械学習本ベストセラーの第2版! 著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。 ◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。 ■「はじめに」より抜粋 機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。
  • テスト駆動Python
    -
    Pythonでテスト駆動開発をするために知っておきたいpytestのすべて ●本書の目的 ・Pythonを使っているのでpytestを使ったテスト駆動開発する ・シンプルなテストをシンプルに書く ・複雑なテストもシンプルに書く ・読みやすいテストを書く ・self.assertEqual()やself.assertLessThan()のようなものではなく、assertだけでテスト駆動する ・単体テストまたはnoseのテストを実行できるようにする ●必要な基礎体力 ・Pythonを使ったことがある ・テスト駆動開発のことはなんとなく知っている ・pytestのインストールくらいはできる 【目次】 CHAPTER1 はじめてのpytest CHAPTER2 テスト関数を作成する CHAPTER3 pytestのフィクスチャ CHAPTER4 組み込みフィクスチャ CHAPTER5 プラグイン CHAPTER6 構成 CHAPTER7 pytestを他のツールで使ってみる 付録A 仮想環境 付録B pip 付録C pytestのプラグイン 付録D Pythonプロジェクトのパッケージ化と配布 付録E xUnitフィクスチャ 付録F クラウドでpytestを使う(CircleCI社・金洋国氏書き下ろし) 付録G pytestを用いたテスト駆動開発(アジャイルコーチ(フリーランス)・安井力氏書き下ろし) ●著書について Brian Okken 20年にわたるR&D経験を持つ主席ソフトウェアエンジニア。試験計測機器を開発している。また、Test&Codeポッドキャストを主催し、Python Bytesポッドキャストの共同開催者でもある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • 徹底理解ブロックチェーン ゼロから着実にわかる次世代技術の原則
    3.7
    どのようなデータの固まりがどのようにつながっているか。その機能や仕組みはどうなっているのか。分散システム、P2P、所有権、二重支払い、ハッシュ、非対称暗号鍵、分散コンセンサス…ブロックチェーンの重要ポイントを1つ1つ説き明かす!「非対称暗号鍵は郵便箱」「データ格納は蔵書管理」といった例えを用いて技術の仕組みをイメージしやすくしています。取り上げるテーマは、ブロックチェーンの目的、可能性、必要性、各種機能、限界/克服など。本書はブロックチェーンの基礎的な概念をしっかりと理解したい人に格好の一冊です。─原著への読者の声─「理解を確実にするのにたいへん役に立つ」「徹底的な理解が目的なら上位3冊に入る」「ブロックチェーンのベストブック」─原著は米Amazonの複数カテゴリーで第1位。カテゴリーは「Banking」「Storage & Retrieval」(2018/6/12時点)。本書は「Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps」の翻訳書です。─本書が必要になるとき─>ブロックチェーンの基礎を理解したいときに。>ブロックチェーンの技術詳細に踏み込む前に。>ブロックチェーンの社会的/経済的なビジョンや影響を考える前に。─次のような本ではありません─>Bitcoinあるいは暗号化の解説書ではありません。>ブロックチェーンの数学的基礎あるいはプログラミングの解説書ではありません。>ブロックチェーンの法的影響あるいは社会的・経済的影響の解説書ではありません。
  • TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+
    -
    新世代の数値計算ライブラリを操る! 線形回帰からCNN/RNNまで網羅的に実践 -- TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。AI分野を中心に活用が進んでいます。本書ではまず、変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、オープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習のさまざまな手法をレシピとして示していきます。具体的には次のとおりです。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式などです。※本書は『TensorFlow Machine Learning Cookbook』の翻訳書です。 ※コードの検証にPython 3.5/3.6とTensorFlow 1.1/1.2を使用(各環境/各コードの動作を完全に保証するものではありません)。
  • なっとく!アルゴリズム
    4.5
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 数式でもない実装でもない、 半径3メートルの身近なアルゴリズムはこんなにわかりやすい! プログラミングにおいて、アルゴリズムは欠かせません。 それは「Hello World」から昨今のAIやIoTに代表される機械学習や ディープラーニングに至るまで変わりません。プログラミングとは、 裏を返せば、アルゴリズムをいかにして見通しよく実装するかにあるからです。 けれども、アルゴリズムの学習というと、七面倒臭い理屈の山と数式の谷間で 迷子になるのが、これまでの一般的な在り方でした。 そこで本書は、イラストを多用し、デファクトと言われるアルゴリズムが なぜデファクトなのか。けれども場合によってはデファクトたりえないのは なぜなのか。その差を分ける基準は何なのかを平易に解説してくれます。 アルゴリズムと聞くとアレルギー反応をおこす方でも、安心して その奥深い世界の扉から漏れてくる、豊かさの一端に触れることが出来るはずです。 【目次】 第1章 あれもこれもアルゴリズム 第2章 並べたり差し込んだり選んだり:ソート 第3章 同じ手順で何度でも:再帰 第4章 ちっちゃくしてから考えよう:クイックソート 第5章 関連付ければ話も早い:ハッシュテーブル 第6章 グラフを作れば見えてくる:幅優先探索 第7章 本からピアノへ物々交換大作戦:ダイクストラ法 第8章 問題は続くよどこまでも:貪欲法 第9章 ドロボーは計画的に:動的計画法 第10章 分類したら予測して:k近傍法 第11章 この先にはなにがあるの? 第12章 答え合わせ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • なっとく!AIアルゴリズム
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    実践的かつ具体的なサンプルで理解を促す ディープラーニングとAIのコアアルゴリズム 【本書の内容】 本書は Rishal Hurbans, "Grokking Artificial Intelligence Algorithms", Manning Publishing, 2021 の邦訳です。 ここ十数年のさまざまな進歩によって、想像をはるかに超 える規模の、人工知能へのハイウェイが整備されてきました。 本書は、そのハイウェイを高速で走行しながら、周囲の景色や走行時の注意事項、交通法 規を図や例題・演習などで理解を促します。 目的地は、AIのコアを形成するアルゴリズムの理解と構築です。 取り上げるアルゴリズムは、画像内のオブジェクトの識別やテキストの意味の解釈、不正 や異常を検知するパターン検索などを、効率よく・手際よく行う手法です。 とはいえ、それぞれを仔細に論じることはありません。かといって、大雑把な地図を広げ るだけでもありません。 本書はあくまでもAIに興味のある読者自身が走行するハイウェイの見どころと、有用なア イテムを提供するだけです。 アイテムのほとんどは高校レベルの代数学ですし、図を多用することで数式は極力排除し ています。Pythonが多少わかれば、すぐにでもハイウェイをぶっ飛ばせます!! 【本書のポイント】 ・小難しい理屈をイタズラ描きのような図で解説 ・直観的にAIの問題と解決を把握できる ・理解を促すための演習問題 【読者が得られること】 ・人工知能を構成するアルゴリズムの理解 ・統計・分析/解析だけにとどまらない未来 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • 入門WebAssembly
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    Webアプリケーション高速化に対する ソフトウェアからの解決策がここに! 本書は、 Rick Battagline, "The Art Of WebAssembly: Build Secure, Portable, High-Performance Applications" No Starch Press, の翻訳書です。 【本書の内容】 ハードウェアの拡張・拡充を追い風に、日々増加する動画や工夫を凝らした各種コンテンツ。WebAssemblyは、リソースを大量に消費するWebアプリケーションやプログラムのパフォーマンスを最適化し高速化する、コンパクトなテクノロジーです。 本書はそのWebAssemblyの基礎から、どのように動作するか、使用すべきケースと見合わせたほうがいいケース、そして開発手法と展開方法を、Web開発者がしっかり理解し実践できるような内容と構成で執筆されています。 とくに、作りっぱなしではなく、デバッグ方法やコンフリクトを起こした場合の検出プログラムの作成、他のアプリケーションとの相互作用などを通して、デプロイ後のメンテナンスにも筆を進め、実際に導入するうえで必須となる知識も紹介しています。 より快適なユーザー経験を届けたいWeb開発者にとって、必携の1冊となることでしょう。 【本書で取り上げるジャンル】 ・WebAssemblyの基礎 ・導入すべきケースとすべきではないケースの判断 ・デバッグ ・トラブルシューティング 【読者が得られること】 ・ブラウザやNode.jsへのWebAssemblyアプリ導入 ・ブラウザデバッガでのコード検証 ・メモリ操作 ・コンパイラの出力評価 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • 入門JavaScriptプログラミング
    3.0
    【本書の内容】 本書は、ES2015以降に導入された新しい機能をこれから学ぼうとしているJavaScriptプログラマのために書かれています。ES2015やES2016といった特定のバージョンに焦点を合わせるのではなく、現代のJavaScript開発プロジェクトに否応なく放り込まれた開発者が(最新ECMAScriptとそれに準拠したJavaScript開発方法のあれこれを)理解することを主要なテーマとしています。 とくに、新しく導入された機能のうち、もっとも使いでのある機能や、これまで手こずらざるを得なかった開発プロセスを大幅に軽減するような、現実のプロジェクトにおいて率先して使うべき機能を中心に解説しました リアルな開発の現場で、最新のJavaScriptを本気で吸収したい新人開発者の(コワモテではあるけれど)力強い味方になってくれるはずです。 【本書のポイント】 ・特定のテーマごとに学習単元をユニット化 ・ユニットはさらに特定のトピックを扱うレッスンに分割 ・レッスンに入る前にウォーミングアップ、レッスン後はクイックチェック ・さらに練習問題を配置して知識を根付かせ応用力を ・ユニット終了時には、そこで学んだ知識を使ったプロジェクトもある 【読者が得られること】 ・ECMAScript2015以降の機能の習得 ・JavaScriptプロジェクトの現実解 ・モダンな開発技法 【対象読者】 どのようなレベルのプログラマにとっても、本書は有益といえるだろう。本書は「プログラミングの方法」を教える本ではない。これまでのJavaScriptを使って問題なくプログラミングを行えることが前提となるが、本書を読み進めるにあたってJavaScript のエキスパートである必要はない。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • 入門Backbone.js
    5.0
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 中~大規模Webアプリケーションの質的向上を劇的に高める! jQueryの登場によってDOMを操作するプログラミングモデルは大きく様変わりしました。とはいえ、だからといって大規模なアプリケーションの運用管理/メンテナンスまで、jQueryが面倒を見てくれるわけではありません。 運用管理/メンテナンスは、初期の設計が決め手となります。よい設計手法の代表的なスタイルがMVCであり、それを実現するためのフレームワークがBackbone.jsです。 多々あるクライアントサイドMVCフレームワークのなかでも制約が少なく柔軟性に富んだ、設計者/仕様に応じてさまざまなケースに対応できるBackbone.jsについて解説した1冊です。 MVC初学者でも質の高いアプリケーションを構築するノウハウと考え方が身につくよう、MVCの基礎はもちろん、各種サンプルによる実践的なプログラムを豊富に掲載しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+
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    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう!機械学習の各手法を80超のレシピとして幅広く解説。具体的には、次のテーマを取り上げます ― ◎機械学習の基本的な枠組み、◎モデル構築前のワークフローと前処理、◎次元削減、◎線形モデルの構築、◎ロジスティック回帰、◎距離指標によるモデル構築、◎交差検証とモデル構築後のワークフロー、◎サポートベクトルマシン、◎決定木とアンサンブル学習、◎テキストと多分類、◎ニューラルネットワーク、◎単純な評価器の作成 ― 原著 2nd Edition待望の翻訳!本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。本書の対象読者として、機械学習のPythonプログラミングについてある程度知識または経験のある方を想定しています。
  • プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム 定番・最新系をPythonで実践!
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    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。 問題解決力、データ活用力をレベルアップ! ソートや検索といった基本的なアルゴリズムから、 大規模処理・暗号化、機械学習・説明可能性の手法など最新系もカバー。 本書は、アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。 より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズム を説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。 ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンを取り上げ、 さらには大規模処理・並列処理・暗号化のアルゴリズムも紹介します。 本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなる 格好のガイドブックです。
  • プログラミングWindows第6版 上 ~C#とXAMLによるWindowsストアアプリ開発
    5.0
    通称「ペゾルド本」、待望の新版です。 第6版ではWindowsストアアプリの開発方法を、C#とXAMLを使って解説します。 本書は上下の2巻構成です。 上巻では、XAMLとマークアップの基本から始め、イベント処理やデータバインディング、非同期処理、アプリバーなどのさまざまな画面要素、ページナビゲーションといった、Windowsストアアプリ開発の基本的な事項を取り上げます。 タッチやグラフィックス、印刷、GPS対応など、よりマシンレベルに近い処理については、下巻で解説します。
  • プログラミングASP.NET Core
    4.0
    本書は“Programming ASP.NET Core”(Microsoft Press、2018年)の待望の日本語翻訳版です。 2016年にバージョン1.0が公開されたASP.NET Coreは、Windows環境だけでなくLinuxやmacOS上でも動作するクロスプラットフォームのWebアプリケーションフレームワークとして注目を集めてきました。 本書はASP.NET Coreが登場した背景から始まり、ASP.NET Coreによるアプリケーション開発に必要とされる知識を、設計から開発、デプロイまで、順を追って解説します。 日本語版では原書発行後の最新情報をできるだけ反映するように努めました。
  • Microservices on Azure
    3.0
    マイクロサービス、IoT、Azureという三本柱を使って継続的デリバリプロセスの導入する具体的な手法とはいかなるものなのか。 本書はマイクロサービスの実用的な定義を示し、これまで主流であった階層型アプローチと対比しつつ、その方法をコンパクトに提示します。 内容は、家庭用医療機器ベンダーを想定し、そこで提示された仕様に基づき、横断的なビジネスサービスやIoTで利用される各種デバイスに対するマイクロサービスやオートメーション機能を、Azureが持つさまざまなPaaSサービスを使って実現していくという、リアルなシナリオに沿ったものです。そこで提示される「要望」と「現実」ギャップをいかにしてコードで埋めるか、すでにあるサービスをいかに活用するか、などを詳解します。 クラウドベースでの開発・運用を目論むSIerはもちろん、これまで以上のスケーラビリティとアベイラビリティを追求する開発者にとって、必読の1冊と言えるでしょう。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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  • Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ!
    4.0
    機械学習システム構築で経験を積んだ先鋭たちによる執筆! MLワークフローの基礎と実践ノウハウを解説―本書の中心テーマは、理論や数式、コーディングではありません。機械学習ワークフローにおける作業の基礎と応用について解説します。ワークフローはプロジェクト全体の流れを形作るものであり、成果物としてよりよいシステムの構築を目的とします。本書の前半は、ビジネス上の機械学習の利点や課題のほか、データの収集/整備、モデルの構築/評価/最適化など各作業の基本的な考え方を説明。後半は、実データによるケーススタディや予測スループットの改善、大容量データへの対応など応用力の強化を目的に解説します。機械学習ワークフローの全容を見通したい方、改めて理解しておきたい方などにお勧めの一冊です。―原著への読者の声―「よく書かれたオリジナルな本」「データと機械学習のベストプラクティスを提示」― ※本書は『Real-World Machine Learning』の翻訳書です。Pythonについては一定の知識がある方を想定しています。

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  • マルウェア データサイエンス サイバー攻撃の検出と分析
    -
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 悪意を持つソフトであるウイルス・マルウェア(malware)は年々増え続けその手口も高度化しつつあります。 本書ではマルウェアの検出・分析に、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を導入・活用する方法を伝授。scikit-learn、Kerasで独自のマルウェア検出器を構築する方法を解説します。 ・コード分析で “同じ攻撃者”が作成する“新しいマルウェア”を特定 ・独自の機械学習検出システムを構築し、ゼロデイ攻撃・マルウェアを捉える ・マルウェア検出器の精度をROC曲線で測定し、セキュリティの最善アプローチを選択 ・データの視覚化で、マルウェアの傾向を特定・調査 ・DNN(ディープニューラルネットワーク)ベースの検出システムをPythonで実装 データサイエンティストを目指す方、悪意を持つソフトウェア撃退のためデータサイエンス、ディープラーニングを活用したい方には最適の書籍となるでしょう! no starch press『Malware Data Science:Attack Detection and Attribution』の翻訳書。

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